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LangChain快速上手
编程
LangChain快速上手
2025-03-09 22:30:10 +0800 CST
view 352
本章节介绍了如何快速搭建LangChain开发环境并完成第一个应用程序。包括系统需求、安装步骤、调用千帆API的示例代码,以及LangChain的基本模块概览,如提示词模板、链、工具、记忆和代理等。通过这些内容,读者可以初步了解LangChain的核心功能和使用方法。
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Pygments是一个流行的Python代码高亮库
编程
Pygments是一个流行的Python代码高亮库
2024-11-18 21:34:59 +0800 CST
view 436
Pygments是一个流行的Python代码高亮库,支持多种编程语言,能够生成美观、易于阅读的代码格式。通过简单的安装和基本用法,用户可以轻松实现代码高亮、样式定制和多格式输出,包括HTML。Pygments在代码编辑器和文档生成器等应用中具有广泛的使用场景,是提升用户体验的重要工具。
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python-dotenv,一个Python中非常有用的库
综合
python-dotenv,一个Python中非常有用的库
2024-11-17 11:27:28 +0800 CST
view 605
python-dotenv是一个用于管理Python应用中的环境变量和配置信息的库。它允许用户将敏感信息存储在.env文件中,简化配置管理,提高安全性和可移植性。通过简单的安装和使用,开发者可以轻松加载环境变量,并支持多环境配置、类型转换和与Django、Docker的集成。这个库适用于各种Python项目,提升了代码的可维护性。
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Pendulum是一个强大的Python时间处理库
编程
Pendulum是一个强大的Python时间处理库
2024-11-19 08:46:46 +0800 CST
view 568
Pendulum是一个强大的Python时间处理库,提供直观的API,解决了标准库在复杂时间处理中的不足。它支持时区转换、持续时间计算、夏令时智能处理和灵活的日期解析,适合各种应用场景,如日志分析。Pendulum的易用性和强大功能使其在开发者中越来越受欢迎,能够有效简化时间处理逻辑。
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__init__.py 到底有啥魔力?为什么它被大厂程序员钟爱?
编程
__init__.py 到底有啥魔力?为什么它被大厂程序员钟爱?
2025-04-23 14:56:21 +0800 CST
view 109
本文探讨了`__init__.py`在Python包中的重要性,包括其标记包结构、定义导入行为、初始化操作、动态导入子模块、懒加载和版本控制等功能。尽管Python3.3后不再强制要求使用`__init__.py`,但它仍然被广泛推荐以提高工具兼容性和项目的可维护性。大厂程序员利用这些特性来优化项目结构和性能。
Python
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Python大部分基础语法的300行代码示例
代码
Python大部分基础语法的300行代码示例
2024-11-18 23:03:39 +0800 CST
view 598
本文介绍了一个包含Python大部分基础语法的300行代码示例,适合有其他语言基础或完全不懂程序的读者。示例涵盖了138个知识点,包括函数、列表、元组、字典、集合、文件操作等,旨在帮助读者快速入门Python。通过实践和探索,读者可以掌握Python的精髓。
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FastAI是一个基于PyTorch的深度学习库
综合
FastAI是一个基于PyTorch的深度学习库
2024-11-19 07:02:46 +0800 CST
view 491
FastAI是一个基于PyTorch的深度学习库,旨在简化深度学习的使用。它提供简单易用的API和高性能的模型训练,支持计算机视觉、自然语言处理等多种应用。通过迁移学习,FastAI能够利用预训练模型提高训练效率。用户可以快速上手,轻松实现图像分类和情感分析等任务,是深度学习爱好者的理想选择。
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Python
PyJWT一个用于处理JSONWebToken(JWT)的Python库
综合
PyJWT一个用于处理JSONWebToken(JWT)的Python库
2024-11-18 17:19:59 +0800 CST
view 619
PyJWT是一个用于处理JSONWebToken(JWT)的Python库,简化了JWT的创建、解码和验证过程。JWT是一种安全传输信息的标准,适用于身份验证和信息交换。本文介绍了如何安装PyJWT、创建和解码JWT令牌、进行验证以及刷新令牌的基本概念,强调了在开发安全Web应用和API时的实用性和最佳实践。
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Graphene:一个无敌的 Python 库!
编程
Graphene:一个无敌的 Python 库!
2024-11-19 04:32:49 +0800 CST
view 567
Graphene是一个强大的Python库,用于构建GraphQLAPI,简化WebAPI开发。它支持与Django和SQLAlchemy的集成,提供灵活的数据查询和强大的查询功能。通过简单的安装和配置,开发者可以快速定义GraphQL类型、创建查询和处理数据变更。Graphene适用于构建RESTAPI替代方案和后台管理系统,极大提高开发效率。
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FastAPI 入门指南
编程
FastAPI 入门指南
2024-11-19 08:51:54 +0800 CST
view 545
FastAPI是一个现代、高性能的PythonWeb框架,旨在构建APIs。它基于类型提示,支持自动生成文档,具有速度快和类型安全的优势。通过简单的示例,展示了如何安装FastAPI、创建应用、处理路由和参数、进行数据验证以及支持异步编程。FastAPI适合构建各种规模的Web服务,是开发者的理想选择。
Web开发
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编程
windown系统的vscode下的python环境搭建
2024-11-18 18:30:22 +0800 CST
view 2253
本文介绍了如何在Windows系统的VSCode中搭建Python环境。首先,根据Windows版本下载Python3.6的安装程序,并确保在安装时勾选'AddPython3.6toPATH'。安装完成后,重启计算机并在VSCode中输入python进行测试。如果未能识别,需要手动配置PATH环境变量,添加Python的安装路径。最后,通过系统属性设置环境变量以完成配置。
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开发环境
Python
atomicwrites是一个Python库,提供安全的原子化文件写入方式,确保在写入过程中不会出现数据丢失或文件损坏
编程
atomicwrites是一个Python库,提供安全的原子化文件写入方式,确保在写入过程中不会出现数据丢失或文件损坏
2024-11-19 02:17:31 +0800 CST
view 654
atomicwrites是一个Python库,提供安全的原子化文件写入方式,确保在写入过程中不会出现数据丢失或文件损坏。它通过写时复制的机制,先将数据写入临时文件,再重命名为目标文件,保证了写入的完整性。该库适用于配置文件管理、日志系统、数据库事务等场景,提升系统的稳定性和可靠性。
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文件处理
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Python 打造你的第一个网络监控工具
编程
Python 打造你的第一个网络监控工具
2024-11-18 16:18:08 +0800 CST
view 596
本文介绍了如何使用Python创建一个基础的网络监控工具,涵盖网络监控的核心概念、ICMP协议、Socket编程及其实际应用场景。通过提供代码示例,读者可以学习如何监控主机的可用性和响应时间,并掌握相关的网络编程技能。文章还讨论了性能优化和注意事项,展望了未来网络监控工具的发展方向。
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使用Python实现邮件自动化
编程
使用Python实现邮件自动化
2024-11-18 20:18:14 +0800 CST
view 494
本文介绍了如何使用Python实现邮件自动化,重点讲解了`smtplib`和`email`模块的使用,提供了发送带有附件的HTML邮件的代码示例。通过Python的邮件自动化功能,用户可以在客户关系管理、报告分发和批量通知等场景中提高效率,减少错误。文章还讨论了性能优化、安全性和与其他编程语言的对比,展望了未来的发展趋势。
编程
自动化
邮件处理
Python
技术
一行代码搞定复杂条件表达式判断
编程
一行代码搞定复杂条件表达式判断
2024-11-18 22:03:28 +0800 CST
view 487
本文介绍了在Python中如何用一行代码处理复杂的条件表达式判断,包括三元运算符、嵌套条件表达式、列表和字典推导式、lambda函数,以及使用map和filter等函数进行条件判断。通过多个示例,展示了如何优雅地实现条件判断,最后提供了一个处理学生信息的实战案例,展示了如何生成等级并按班级分组输出结果。
Python编程
条件表达式
数据处理
imghdr是Python内置库,用于通过分析文件内容识别图片格式,而非依赖扩展名
编程
imghdr是Python内置库,用于通过分析文件内容识别图片格式,而非依赖扩展名
2024-11-17 05:40:47 +0800 CST
view 547
imghdr是Python内置库,用于通过分析文件内容识别图片格式,而非依赖扩展名。它支持多种常见格式,如jpeg、png、gif等,且使用简单。可以批量处理文件,结合其他库如Pillow进行图片验证,甚至支持自定义格式识别。imghdr在文件上传验证、图片管理、数据清理和格式转换等场景中具有重要应用,是处理图片任务的得力助手。
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图片处理
文件管理
如何结合Rust和Python构建高性能应用程序
编程
如何结合Rust和Python构建高性能应用程序
2024-11-18 23:40:24 +0800 CST
view 621
本文介绍了如何结合Rust和Python构建高性能应用程序。首先,讲解了如何创建Rust的Python扩展模块,包括安装工具、创建项目、编写代码和构建模块。接着,展示了如何从Rust二进制文件中运行和交互Python代码。通过这些方法,开发者可以在Python中利用Rust的性能,或在Rust项目中使用Python的库生态,提升应用程序的效率和功能。
编程
软件开发
Rust
Python
性能优化
数据可视化之 pyecharts 可视化 || 绘制箱图
编程
数据可视化之 pyecharts 可视化 || 绘制箱图
2024-11-19 10:06:29 +0800 CST
view 602
箱线图是一种用于描述数据分布的统计图形,能够展示中位数、四分位数、上下限及异常值。本文介绍了如何使用pyecharts绘制基本和多组数据的箱线图,并提供了样式自定义的示例。通过代码示例,读者可以在JupyterNotebook中直接展示图表,满足数据分析和可视化的需求。
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Python编程
Python foreach 循环与生成器表达式的高效结合
编程
Python foreach 循环与生成器表达式的高效结合
2024-11-19 09:28:14 +0800 CST
view 503
本文介绍了Python中的foreach循环的实现方式以及生成器表达式的概念和优势。通过示例展示了如何使用for循环遍历列表,以及生成器表达式如何节省内存和支持懒惰计算。文中还提供了处理大数据集的实战案例,强调了生成器在处理大量数据时的高效性和灵活性。
Python
编程
数据处理
效率
内存管理
pkiviewer,一个Python中非常有用的库
编程
pkiviewer,一个Python中非常有用的库
2024-11-17 21:28:48 +0800 CST
view 449
本文介绍了Python库`pkiviewer`的安装和使用方法,主要用于查看和分析X.509证书、CSR和私钥。提供了基本用法示例,包括读取证书、CSR和私钥信息,以及高级用法如证书链验证和到期提醒。`pkiviewer`帮助系统管理员自动化证书管理,提高工作效率,确保网络安全。
编程
网络安全
数据管理
Python库
编程
解决python “No module named pip”
2024-11-18 11:49:18 +0800 CST
view 1841
在Windows平台上,升级Python后原有的pip命令无法使用。通过在cmd中执行命令'python-mensurepip'可以获取pip的setuptools,然后使用'easy_installpip'下载相应版本的pip,最终恢复pip命令的使用。
编程
Python
软件安装
doxmlparser是一个用于处理XML文件的Python库
综合
doxmlparser是一个用于处理XML文件的Python库
2024-11-18 21:40:21 +0800 CST
view 570
doxmlparser是一个用于处理XML文件的Python库,提供简单易用的接口来解析、修改和操作XML数据。本文介绍了doxmlparser的安装、基本用法和高级用法,包括添加、修改和删除XML元素的示例代码。通过使用doxmlparser,用户可以高效地处理XML文件,提升工作效率。
编程
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XML处理
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软件开发
Tweepy是一个强大的Python库,简化了与TwitterAPI的交互
编程
Tweepy是一个强大的Python库,简化了与TwitterAPI的交互
2024-11-19 00:09:42 +0800 CST
view 460
Tweepy是一个强大的Python库,简化了与TwitterAPI的交互。本文介绍了Tweepy的安装、基本用法和高级功能,包括实时推文监听和数据分页。通过实际案例,展示了如何使用Tweepy进行推文搜索和词频统计,并生成词云图,帮助开发者快速掌握该工具,适用于社交媒体分析和营销等领域。
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fsner是一个功能强大的Python库,专注于实体识别和关系抽取,广泛应用于自然语言处理领域
综合
fsner是一个功能强大的Python库,专注于实体识别和关系抽取,广泛应用于自然语言处理领域
2024-11-18 19:51:42 +0800 CST
view 500
fsner是一个功能强大的Python库,专注于实体识别和关系抽取,广泛应用于自然语言处理领域。本文介绍了fsner的安装、基本用法、高级用法及实际案例,展示了如何使用fsner进行实体识别和关系抽取,包括自定义实体和关系的添加。通过这些示例,开发者可以快速掌握fsner的使用,提升NLP项目的效率。
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